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“互联网+”时代的“工业4.0”信息安全探索与实践

“互联网+”时代背景下,“工业4.0”系统高度集成了物联网、云计算、大数据等众多新形态的信息技术,这些都是实现“工业4.0”智能化的基础,是一项复杂的大型系统工程。从传感感知层、通信传输层、应用层到智能分析系统,“工业4.0”控制系统产品越来越多地采用通用协议、通用硬件和通用软件,以各种方式与互联网等公共网络连接。工业基础设施在享受开放、互联技术带来的进步与益处的同时,也面临越来越严重的安全威胁,病毒、木马等威胁正在向工业控制系统扩散,工业控制系统信息安全问题日益突出。近年来,随着越来越多的工业信息安全事件的出现,我国的工业基础设施正面临着前所未有的挑战。工业基础设施中关键应用或系统的故障将可能会导致人员伤亡、带来严重的经济损失、基础设施被破坏、危及公众生活及国家安全、环境灾难等严重后果。

  • 2022-03-25
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轨道交通自动化信息安全面临的挑战与应对

随着信息化与工业自动化的深度融合,以及物联网技术的快速发展,工业自动化与控制网络也向着分布式、智能化的方向迅速发展,越来越多基于TCP/IP的通信协议和接口被采用,从而实现了自管理信息层延伸至现场设备的一致性识别、通讯和控制。然而,在工控系统越来越开放的同时,也同步削弱了控制系统与外界的隔离和安全保护。因此,行业/企业在享受网络互连带来的种种好处的同时也面临着各种来源的信息安全威胁,包括病毒、木马向控制网络的扩散等,国内工控系统(ICS)的安全隐患问题日益严峻,应给予足够的重视。

  • 2022-03-25
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工业控制系统信息安全防护体系解决方案探讨

工业信息化的快速发展使得网络技术在工业控制领域得到了大量应用,极大提高了企业的效益。为实现系统间的协同和信息共享,工业控制系统(ICS)也逐渐打破了以往的封闭性,逐步采用标准、通用的通信协议及软硬件系统,并逐步趋向于将企业ERP系统与工业控制网进行互联互通,甚至有些ICS也能以某些方式连接到互联网等公共网络中[1-2]。

  • 2022-03-25
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基于深度学习的城市轨道交通信号系统入侵检测方法

随着城市化进程不断推进,城市轨道交通作为人们出行的主要交通工具之一,越来越重要。城市轨道交通系统的信息安全问题已经引起了各方的广泛关注。针对城市轨道交通信号系统中常用的RSSP-Ⅱ安全通信协议,本文提出一种基于深度学习的入侵检测方法。通过实验对4类网络攻击的精度和误差进行对比,结果表明,该方法不仅可以大幅度缩短训练时间,而且在识别攻击行为的测试中,比常用的检测方法有更好的精度、更低的误报率和更短的时间效率。

  • 2022-03-25
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5G小数据传输增强技术

移动互联网和物联网应用产生大量的间歇性小数据,5G系统需要高效支持这类数据的传输。基于5G R15/R16的技术基础分析5G小数据传输增强技术的设计目标;根据5G R17最新标准进展,分析RRC非激活状态下终端小数据传输增强技术,包括小数据传输基本过程和资源配置与选择、小数据传输的发起、后续数据传输等技术方案;并对小数据传输技术的后续演进方向进行分析。5G小数据传输增强技术能够降低传输时延和空口信令开销,满足间歇性小数据业务的传输需求。

  • 2022-03-25
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软件定义的工控伴生安全模式之探索

目前工控安全形势严峻,而传统的信息安全以防御为主,没有针对工业控制系统的独特性进行量身打造,难以有效抵御各种安全事故的发生。工业控制系统的核心价值体现在最终的生产环节,一般要产生破坏效果,需要通过对生产系统造成影响,才能达到其目的。针对工业控制系统的安全需求,本文提出工控伴生安全新模式,通过建立一套与工业控制系统并行伴生的安全系统,对工业生产控制过程进行及时有效的监督诊断和干预恢复,实现工业生产过程的安全管控。

  • 2022-03-24
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推进5G、人工智能等技术在钢铁行业的应用

据工信部网站消息,工信部、国家发改委、生态环境部联合印发《关于促进钢铁工业高质量发展的指导意见》(简称《指导意见》)。其中提到,要大力发展智能制造。开展钢铁行业智能制造行动计划,推进5G、工业互联网、人工智能、商用密码、数字孪生等技术在钢铁行业的应用。

  • 2022-03-23
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5G业务无线承载方案探讨

由于5G业务的多样性和网络的复杂性,传统的单独基于信道质量或基于负荷的无线承载策略并不能满足用户差异化的网络需求。因此5G网络需要智能无线承载策略,即以感知提升为目标,综合考虑业务需求、网络负荷、信道质量、终端能力等各种因素,将用户引导到最优目标频点,以实现网络资源与业务需求精确匹配,实现业务体验最优。

  • 2022-03-23
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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